Deepseek-kodaren och codellama-34b är båda avancerade AI-modeller designade för kodgenerering, men de uppvisar anmärkningsvärda skillnader i prestanda och kapacitet.
Performance Metrics
1. Benchmark -poäng:
- Deepseek-kodaren överträffar Codellama-34B över flera kodande riktmärken. Specifikt leder det med 7,9% på humaneval (Python), 9,3% på humaneval (flerspråkig), 10,8% på MBPP och 5,9% på DS-1000 [2] [3]. Däremot uppnår codellama-34B en 74,4% noggrannhet på humaneval pass@1 metrisk, vilket är lägre än prestanda för Deepseek-kodaren [4].
2. Modellspecialisering:
- Deepseek -kodaren är optimerad specifikt för kodningsuppgifter och stöder 338 programmeringsspråk, vilket gör den mycket mångsidig för utvecklare [1] [2]. Å andra sidan, medan Codellama-34B också kan hantera olika kodningsuppgifter, matchar det inte det omfattande språkstödet från Deepseek-kodaren.
3. Kontextlängd:
- Båda modellerna stöder en lång sammanhangslängd på upp till 128K -symboler, vilket gör att de kan hantera större kodavsnitt och upprätthålla sammanhang över utökade interaktioner [1] [3].
Arkitektoniska skillnader
-Båda modellerna använder en blandning av experter (MOE) arkitektur, men Deepseek-kodaren har varit finjusterad med ytterligare 6 biljoner tokens, vilket förbättrar dess prestanda betydligt jämfört med codellama-34b [1] [2]. Arkitekturen möjliggör effektiv behandling och förbättrad noggrannhet i kodrelaterade uppgifter.
Använd fall
- Deepseek-kodaren utmärker sig i scenarier som kräver kodning i realtid, automatisering av repetitiva uppgifter och utbildningsresurser för kodning [1]. Det är särskilt noterat för sin förmåga att generera funktionell och användbar kod effektivt.
-Codellama-34B, även om den också är effektiv för kodgenerering, har rapporterats kämpa med raffinering av genererad kod genom uppföljningsfrågor jämfört med vissa andra modeller som chatgpt, vilket indikerar potentiella begränsningar i interaktiva kodningsscenarier [6].
Slutsats
Sammanfattningsvis, medan både Deepseek-kodaren och Codellama-34B är kraftfulla verktyg för kodgenerering, visar Deepseek-kodaren överlägsen prestanda i benchmark-test, bredare programmeringsspråkstöd och specialiserade kapaciteter skräddarsydda för kodningsuppgifter. Dessa faktorer positionerar det som ett mer effektivt val för utvecklare som söker högkvalitativa kodgenereringslösningar.
Citeringar:
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4] https://dataloop.ai/library/model/codefuse-ai_codefuse-codellama-34b/
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
[6] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/170wip7/devs_who_use_codellama_34b_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1